團體機器(qi)人曾(ceng)經(jing)從科(ke)幻釀成理(li)想——一(yi)部分曾(ceng)經(jing)走(zou)向主顧，更(geng)多(duo)地蓄勢待發(fa)。咱們此刻的使(shi)命(ming)是(shi)讓它們變得更(geng)具競爭力(li)。
我比(bi)來(lai)列入了上(shang)海MWC上(shang)。機(ji)器(qi)(qi)人正(zheng)在(zai)(zai)會展(zhan)上(shang)奪(duo)得(de)冠軍。我看(kan)到有(you)數十(shi)家公司(si)正(zheng)在(zai)(zai)探求(qiu)客戶，他(ta)們(men)(men)(men)(men)的(de)產物(wu)的(de)使(shi)用(yong)方法各不相同。以機(ji)器(qi)(qi)人護士Tug為例。它(ta)(ta)(ta)看(kan)起來(lai)并沒有(you)像咱們(men)(men)(men)(men)正(zheng)在(zai)(zai)科幻作品中見(jian)過的(de)機(ji)器(qi)(qi)人，更瀕臨《星球(qiu)大戰》中的(de)一(yi)(yi)些較實用(yong)的(de)自動機(ji)械。雖然它(ta)(ta)(ta)只是一(yi)(yi)個帶輪子(zi)的(de)盒子(zi)，卻存在(zai)(zai)咱們(men)(men)(men)(men)等候移動機(ji)器(qi)(qi)人擁有(you)的(de)許多(duo)功用(yong)，包(bao)羅(luo)導航跟避障。它(ta)(ta)(ta)可以正(zheng)在(zai)(zai)病院周(zhou)圍舉止(zhi)，若(ruo)是有(you)人踩正(zheng)在(zai)(zai)它(ta)(ta)(ta)后面(mian)便(bian)它(ta)(ta)(ta)會停下(xia)，它(ta)(ta)(ta)借會繞(rao)過亂放的(de)點滴支架；它(ta)(ta)(ta)也可以批示電梯(ti)來(lai)另一(yi)(yi)層樓(lou)。Tug的(de)功用(yong)是向患(huan)者運送藥物(wu)跟食(shi)物(wu)，它(ta)(ta)(ta)已起頭正(zheng)在(zai)(zai)美國37家退(tui)伍軍人病院退(tui)役。想象一(yi)(yi)下(xia)，它(ta)(ta)(ta)們(men)(men)(men)(men)可能為繁忙的(de)candy-striper削減幾工作量(liang)。另外另有(you)為老年照(zhao)顧護士、講授(shou)撐(cheng)持、餐(can)館(guan)跟旅店行業使(shi)用(yong)計(ji)劃的(de)機(ji)器(qi)(qi)人助手。您可以將其視為繼智(zhi)能揚聲器(qi)(qi)之后公家助理范(fan)疇的(de)下(xia)一(yi)(yi)個緊張產物(wu)（亞馬遜(xun)的(de)堆棧(zhan)中曾經(jing)布置了10萬多(duo)個事(shi)情機(ji)器(qi)(qi)人，明顯他(ta)正(zheng)在(zai)(zai)研(yan)討作為Echo接棒人的(de)家用(yong)機(ji)器(qi)(qi)人）。
那不是科幻小說；家庭助理機器人曾(ceng)經(jing)起頭(tou)走進理想。
機器人安康助理
物料分揀機器人的缺點出產這類(lei)機(ji)器人(ren)存(cun)在(zai)(zai)較(jiao)著的(de)技巧應戰，這些(xie)應戰與自動(dong)駕駛問題不(bu)太(tai)年夜分歧(qi)，但(dan)存(cun)在(zai)(zai)一些(xie)較(jiao)著的(de)差別。導航(hang)跟避(bi)障是(shi)(shi)罕見應戰，但(dan)明晰的(de)行車道跟交通管理的(de)觀(guan)點不(bu)適用于(yu)這些(xie)助理機(ji)器人(ren)；它面臨的(de)難題是(shi)(shi)若何正(zheng)在(zai)(zai)建筑物(wu)內避(bi)障跟導航(hang)（經(jing)由過(guo)程輿圖重測繪繞(rao)過(guo)且則不(bu)成(cheng)挪動(dong)的(de)障礙(ai)物(wu)）。雖然(ran)(ran)自然(ran)(ran)語言界面關于(yu)汽車而言是(shi)(shi)一種額定劣(lie)勢，但(dan)關于(yu)機(ji)器人(ren)助手而言卻(que)能夠是(shi)(shi)必不(bu)可少的(de)功用。當(dang)藥房送錯藥物(wu)或許當(dang)餐館搞砸了(le)您的(de)定單，誰能耐煩的(de)按按鈕？
Gartner比來(lai)列出(chu)了機器人須要的10年(nian)夜(ye)人工智能跟感到功用(yong)，此(ci)中包羅：
計算機(ji)視覺——場(chang)景(jing)剖析(xi)、物體辨認等
高速并聯分揀機器人機器(qi)人內置AI功用——不(bu)只依賴云端
會(hui)話界面(mian)——語(yu)音辨認跟自然語(yu)言處置懲罰(fa)
地位感到——我正在那里(li)、我四(si)周有(you)甚么/誰
聲(sheng)學(xue)場(chang)景(jing)剖析(xi)——辨(bian)認(ren)怪異的(de)樂音，如(ru)狗吠或玻璃粉碎聲(sheng)
生物辨認(ren)跟身份驗(yan)證——誰正(zheng)在與我攀(pan)談，是不(bu)是容許他(ta)們下(xia)達這(zhe)些下(xia)令(ling)
自主運動(dong)——可(ke)能挪動(dong)到修筑內的其他方針地位，而不會(hui)與物(wu)體或職(zhi)員產生碰撞
構建擁有這些功用(yong)(yong)的(de)(de)(de)體系的(de)(de)(de)默許方(fang)式的(de)(de)(de)第(di)一步是以多核GPU平(ping)臺為(wei)根底(di)給機(ji)器人(ren)締造(zao)一個(ge)內(nei)置AI體系。那(nei)不(bu)(bu)難理解——產(chan)物(wu)構建者可(ke)以利用(yong)(yong)現成(cheng)的(de)(de)(de)平(ping)臺計劃(hua)解決(jue)方(fang)案(an)的(de)(de)(de)原型，而(er)無(wu)需憂郁ASIC細節，便像他(ta)們(men)將CPU開(kai)發(fa)板用(yong)(yong)于(yu)更傳統的(de)(de)(de)使用(yong)(yong)一樣。但跟(gen)著產(chan)品(pin)數量(liang)的(de)(de)(de)增長、本(ben)(ben)錢跟(gen)客(ke)戶滿意(yi)度/差異化變得愈來愈緊張。現成(cheng)的(de)(de)(de)解決(jue)方(fang)案(an)價格昂(ang)貴、耗(hao)電(dian)量(liang)年夜，并且(qie)利用(yong)(yong)與其(qi)他(ta)人(ren)不(bu)(bu)異的(de)(de)(de)平(ping)臺難以實現市場(chang)劃(hua)分。那(nei)就是為(wei)何(he)大(da)批(pi)量(liang)解決(jue)方(fang)案(an)不(bu)(bu)可(ke)避免天轉向ASIC平(ping)臺的(de)(de)(de)緣(yuan)故原由。您無(wu)需拋卻對原型的(de)(de)(de)一切投資，低成(cheng)本(ben)(ben)的(de)(de)(de)GPU平(ping)臺依然可(ke)以組成(cheng)解決(jue)方(fang)案(an)的(de)(de)(de)一部分，但可(ke)以將大(da)批(pi)的(de)(de)(de)AI功用(yong)(yong)卸(xie)載到更具本(ben)(ben)錢效益跟(gen)集成(cheng)度更下的(de)(de)(de)平(ping)臺上。
分揀機器人設備正在機(ji)械學習使(shi)用中，DSP絕對于GPU的(de)每瓦特(te)機(ji)能(neng)劣(lie)勢(shi)是眾所周知的(de)，部(bu)門(men)緣故原(yuan)由在于定點(dian)運算(suan)(suan)取(qu)代浮點(dian)運算(suan)(suan)、和某(mou)些平臺的(de)量(liang)化(hua)靈活性。而定制解決方(fang)案的(de)價格優勢(shi)是眾所周知的(de)。那就是為何(he)您更(geng)有能(neng)夠正在數目/價錢敏感的(de)ML使(shi)用中看(kan)到嵌入式DSP，而不是現(xian)成的(de)GPU。
分揀機器人直營智能顯示(shi)器(qi)：一(yi)種不動的機器(qi)人？
分揀機器人項目條件但它(ta)是不是具有(you)(you)GPU的(de)悉數(shu)功用(yong)？事實(shi)證明(ming)，它(ta)能做相稱多的(de)工作。以計算機視覺(jue)為例(li)。現(xian)階段，正在一(yi)些基于嵌入式DSP的(de)平(ping)臺中，曾(ceng)經(jing)可(ke)以實(shi)現(xian)這類(lei)級別的(de)視覺(jue)處置(zhi)懲罰(fa)。或以撐持當地再鍛煉的(de)自(zi)主(zhu)運動為例(li)。DSP一(yi)樣(yang)具有(you)(you)撐持這類(lei)智能的(de)焦點辨認功用(yong)，正在GPU上可(ke)以找到(dao)的(de)不異功用(yong)。
語音辨認/認證跟(gen)(gen)聲學場(chang)景(jing)剖析的使命一(yi)樣(yang)可(ke)以(yi)轉(zhuan)移(yi)。這些例子完美天(tian)解釋了為何轉(zhuan)移(yi)十分有(you)需要(yao)。這些智能操(cao)縱皆可(ke)宰(zai)割為多個(ge)步調(diao)，例如從語音拾(shi)取跟(gen)(gen)標(biao)的目的分辯到根本(ben)單(dan)詞辨認、以(yi)至自然語言處(chu)置(zhi)懲(cheng)罰(fa)。最初一(yi)步很(hen)難，能夠(gou)須(xu)要(yao)求助于云(yun)端。可(ke)是之前的步調(diao)嵌入式解決(jue)方案便能十分輕松天(tian)處(chu)置(zhi)懲(cheng)罰(fa)。有(you)些使用只(zhi)須(xu)要(yao)辨認有(you)限的辭匯或許(xu)只(zhi)須(xu)要(yao)檢測非語言提醒，正在(zai)這些環境下，您能夠(gou)基礎沒有(you)須(xu)要(yao)云(yun)端。曾經有(you)跡(ji)象(xiang)評釋，正在(zai)不久的未來，正在(zai)邊緣便能處(chu)置(zhi)懲(cheng)罰(fa)有(you)限的NLP。
CEVA正在(zai)它的(de)邊緣AI、前端(duan)(duan)語音(yin)處置懲罰和物聯網(wang)深度(du)學習平臺中構(gou)建了一系列普遍(bian)的(de)解決方案(an)，用(yong)于撐持這些利用(yong)AI的(de)前端(duan)(duan)功用(yong)。正在(zai)面(mian)對擴(kuo)展范圍難題(ti)時(shi)，或許當(dang)你(ni)想(xiang)要繞過這些難題(ti)時(shi)，請看(kan)看(kan)咱(zan)們能供給甚(shen)么資助。
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